基于视频流的火龙果花果快速识别与计数方法,Sensors
火龙果（Hylocereus undatus）是一种热带和亚热带水果，全年经历多个成熟周期。准确监测各个阶段的花朵和果实数量对于种植者估算产量、计划订单和实施有效的管理策略至关重要。然而，传统的手工计数方法劳动强度大且效率低。深度学习技术已被证明对于物体识别任务是有效的，但由于火龙果独特的茎形态以及花和果的共存，对火龙果的研究有限。此外，挑战在于开发一种轻量级识别和跟踪模型，可以无缝集成到移动平台中，从而实现现场数量计数。本研究提出了一种视频流检查方法，对火龙果种植园中的火龙果花朵、未成熟果实（绿色果实）和成熟果实（红色果实）进行分类和计数。该方法涉及三个关键步骤：(1) 利用 YOLOv5 网络识别不同的火龙果类别，(2) 采用改进的 ByteTrack 对象跟踪算法为每个目标分配唯一 ID 并跟踪其移动，(3) 定义感兴趣区域，用于对火龙果进行跨类别的精确分类和计数。实验结果表明，对火龙果花朵、绿色水果和红色水果的识别准确率分别为94.1%、94.8%和96.1%，总体平均识别准确率为95.0%。此外，每个类别的计数准确率分别为 97.68%、93.97% 和 91.89%。该方法在 1080ti GPU 上实现了每秒 56 帧的计数速度。研究结果证实了该方法对于火龙果或其他水果品种准确计数的有效性和实用性。
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